市面常见的大模型各自采用了何种架构

针对大模型开发中主流架构及常见模型应用情况的系统梳理，综合权威技术资料整理而成：

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🔧 一、主流大模型架构分类（除 Transformer 和 MoE 外）

1. ‌Encoder-Decoder 架构‌

   • ‌结构特点‌：编码器提取输入特征，解码器生成目标输出。
   • ‌典型应用‌：序列到序列任务（如翻译、摘要）。
   • ‌代表模型‌：T5、BART。

2. ‌Causal Decoder-only 架构‌

   • ‌结构特点‌：仅使用 Transformer 解码器，通过因果掩码约束生成方向。
   • ‌适用场景‌：文本生成任务（对话、续写）。
   • ‌代表模型‌：GPT 系列、LLaMA、Falcon。

3. ‌Prefix Decoder 架构‌

   • ‌结构特点‌：输入分为固定前缀和可学习生成部分，实现可控生成。
   • ‌优点‌：灵活控制输出逻辑（如推理任务）。
   • ‌代表模型‌：GLM、CPM。

4. ‌稀疏架构（Sparse Architecture）‌

   • ‌技术分类‌：稀疏注意力（如局部窗口）、动态参数激活。
   • ‌优势‌：降低计算复杂度（如 O(n2)→O(n)O(n2)→O(n)），支持长上下文。
   • ‌代表模型‌：Longformer、BigBird。

5. ‌混合架构（Hybrid Designs）‌

   • ‌Dense + MoE 混合‌：部分层全连接，部分层采用 MoE 结构。
   • ‌典型模型‌：DeepSeek-MoE、Google GLaM。

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🧩 二、市面主流大模型架构应用对照表

模型名称	开发公司	主要架构	核心特点
‌GPT-4‌	OpenAI	Causal Decoder-only	生成能力强，通用任务优化
‌GPT-5‌	OpenAI	MoE 混合架构	1.8万亿参数，多模态支持
‌LLaMA-3‌	Meta	Causal Decoder-only	开源轻量化，适配端侧设备
‌Gemini 1.5‌	Google	Encoder-Decoder + MoE	百万级上下文支持
‌Mixtral‌	Mistral AI	MoE 架构	8专家模型，推理成本低
‌GLM-4‌	智谱AI	Prefix Decoder	中文优化，可控生成
‌DeepSeek-V2‌	深度求索	MoE 架构	激活参数仅 2.4B
‌Qwen1.5‌	阿里云	Dense Decoder 架构	开源商用，平衡性能与成本
‌Claude 3‌	Anthropic	改进 Decoder-only	长上下文推理优化

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💡 三、架构选择趋势分析

1. ‌生成任务主导‌：Causal Decoder-only 仍是生成式模型主流（如 GPT、LLaMA）。
2. ‌超大规模优化‌：MoE 和稀疏架构成为千亿级模型首选，降低计算开销。
3. ‌可控性需求‌：Prefix Decoder 在需定向生成的场景（如医疗、金融）优势显著。
4. ‌硬件适配‌：稀疏架构与量化技术结合，推动边缘部署（如手机端模型）。

注：当前技术迭代加速，混合架构（如 Dense+MoE）和跨模态扩展（如 GPT-5 视频生成）是 2025 年竞争焦点。